本节目录 张量的简介 PyTorch如何创建张量 PyTorch中张量的操作 PyTorch中张量的广播机制 张量 几何代数中定义的张量是基于向量和矩阵的推广，比如我们可以将标量视为零阶张量，矢量可以视为一阶张量...我们可能有10,000 张郁金香的图片，这意味着，我们将用到4D张量： (batch_size, width, height, channel) = 4D 在PyTorch中， torch.Tensor...创建张量 在接下来的内容中，我们将介绍几种常见的创建tensor的方法。...我们可以使用索引操作取得张量的长、宽等数据维度。...图片 操作张量 在接下来的内容中，我们将介绍几种常见的张量的操作方法： 加法操作 import torch # 方式1 y = torch.rand(4, 3) print(x + y) # 方式2
欢迎使用tntorch，一个使用张量网络的PyTorch驱动的建模和学习库。 这种网络的独特之处在于它们使用多线性神经单元（而不是非线性激活单元）。...功能包括： 张量、广播、转让等的基本和花哨索引 张量的分解和重建 元素和张量算术 使用交叉近似从黑盒函数构建张量 统计和敏感性分析 使用自动分化进行优化 杂项。...部分支持其他分解，如 INDSCAL, CANDELINC, DEDICOM, PARATUCK2, 和自定义格式 例如，以下网络都代表TT和TT-Tucker格式的4D张量（即可以采用 I1 x I2...在tntorch 中，所有张量分解共享相同的接口。...： > print(t.torch().shape)torch.Size([32, 32, 32, 32]) 由于PyTorch的自动微分，你可以很容易地定义张量上的各种损失函数： def loss(t
如果源数据是具有相同数据类型和设备类型的张量，那么torch.as_tensor(others)可以在适用的情况下，会避免复制数据。...3070)可以从混合精度中获益更多，因为它们具有张量核架构，这使得他们在性能上具有特殊的优势，完胜CUDA核心。...PyTorch对设置requires_grad=True的操作使用一个中间内存缓冲区。因此，如果已知不需要任何涉及梯度的操作，便可以在推理和验证过程中禁用梯度计算来节省资源。...16. 4D NCHW张量使用channels_last内存格式 4D NCHW被重新组织为NHWC格式（作者图片的灵感来自参考文献） 使用chanes_last内存格式，按像素对像素的方式保存图像...原始的4D NCHW张量将内存中的每个通道（红色/灰色/蓝色）聚集到一起。
打开word软件，新建一个word文件 写入个人简历信息 保存文件 关闭word软件 同样，在操作文件的整体过程与使用word编写一份简历的过程是很相似的 打开文件，或者新建立一个文件 读/写数据...打开文件 在python，使用open函数，可以打开一个已经存在的文件，或者创建一个新文件 open(文件路径，访问模式) 示例如下： f = open('test.txt', 'w') 说明: 文件路径...例如：C:/Users/chris/AppData/Local/Programs/Python/Python37/python.exe，从电脑的盘符开始，表示的就是一个绝对路径。...相对路径：是从当前文件所在的文件夹开始的路径。 test.txt，是在当前文件夹查找 test.txt 文件 ./test.txt，也是在当前文件夹里查找test.txt文件， ..../表示的是当前文件夹。 ../test.txt，从当前文件夹的上一级文件夹里查找 test.txt 文件。 ..
其中，非零元素的值存储在values中，非零元素的位置存储在indptr（行）和indices（列）中。...各参数含义如下： indptr: 一维整数张量, 表示稀疏数据每一行的非零元素在values中的起始位置和终止位置, 索引数据类型支持int16、int32、int64。...indices: 一维整数张量，表示稀疏张量非零元素在列中的位置, 与values长度相等，索引数据类型支持int16、int32、int64。...PyTorch的张量操作也非常强大，但有时可能需要更复杂的调用方式或额外的步骤来实现相同的功能。 MindSpore和PyTorch都与NumPy具有良好的兼容性。...在PyTorch中，处理稀疏数据可能需要更多的手动工作，例如使用稀疏矩阵库或自定义操作。
前言 在PyTorch中，张量是核心数据结构，它是一个多维数组，类似Numpy中的数组。张量不仅仅是存储数据的容器，还是进行各种数学运算和深度学习操作的基础。...下面从3个方面做一共总结： 张量的概念 张量的原理 张量的操作 张量的概念 1. 张量的定义 张量是一种多维数组，它可以是标量（零维数组）、向量（一维数组）、矩阵（二维数组）或具有更高维度的数组。...在PyTorch中，张量是tensor.Tensor 的实例，可以通过不同的方式创建，如直接从Python列表、Numpy数组或通过特定函数生成。...变为(3, 8) 张量的原理 PyTorch中的张量是基于Tensor类实现的，它提供了对底层存储的抽象。...步幅（stride） 步幅是指在存储中移动到下一个元素所需的步数。了解步幅有助于理解在张量中进行索引和切片时的性能。
本小节主要介绍 PyTorch 中的基本数据类型，先来看看 Python 和 PyTorch 中基本数据类型的对比。...[ds2dcgs3x6.png] Python 中的基本数据类型在 PyTorch 中几乎都有对应，只不过 PyTorch 的基本数据类型的名称都是以 Tensor 结尾。...不过在介绍深度学习中不同维度张量之前，先来看看在 PyTorch 中查看 tensor 形状以及 tensor 维度的属性和函数： 查看 tensor 的形状： tensor.shape：shape 为...还有一点需要注意，当接受数据内容时，torch.tensor 从传入的数据中推断出数据类型，而 torch.Tensor 则会使用默认的全局数据类型。」...2 # 可以为size函数传入指定索引来获取对应维度上的元素个数 >>> print(a.size(0)) 2 >>> print(a.size(1)) 3 2D 张量称为矩阵，在深度学习中常用于向量数据
如果源数据是一个具有相同数据类型和设备类型的张量，那么torch.as_tensor(others) 可以避免拷贝数据。...使用PyTorch JIT将点操作融合到单个kernel中 点操作包括常见的数学操作，通常是内存受限的。PyTorch JIT会自动将相邻的点操作融合到一个内核中，以保存多次内存读/写操作。...我之前确实发现混合精度可能会降低模型的精度，这取决于算法，数据和问题。 使用自动混合精度(AMP)很容易在PyTorch中利用混合精度。PyTorch中的默认浮点类型是float32。...对于4D NCHW Tensors使用通道在最后的内存格式 4D NCHW重新组织成 NHWC格式 使用channels_last内存格式以逐像素的方式保存图像，作为内存中最密集的格式。...原始4D NCHW张量在内存中按每个通道(红/绿/蓝)顺序存储。
3.2 张量：多维数组 我们已经学到了张量是 PyTorch 中的基本数据结构。张量是一个数组：即，一种数据结构，用于存储一组可以通过索引单独访问的数字，并且可以用多个索引进行索引。...3.2.1 从 Python 列表到 PyTorch 张量 让我们看看list索引是如何工作的，这样我们就可以将其与张量索引进行比较。...在 Python 中，取一个包含三个数字的列表（.code/p1ch3/1_tensors.ipynb）： # In[1]: a = [1.0, 2.0, 1.0] 我们可以使用相应的从零开始的索引来访问列表的第一个元素...实际上，在我们在第 3.2 节请求points[0]时，我们得到的是另一个索引与points张量相同存储的张量–只是不是全部，并且具有不同的维度（1D 与 2D）。...之后，增加行（张量的第一个索引）将沿着存储跳过一个元素，就像我们在points中沿着列移动一样。这就是转置的定义。不会分配新的内存：转置只是通过创建一个具有不同步幅顺序的新Tensor实例来实现的。
对于成功使用 PyTorch 这样的工具，对张量执行操作并有效地对其进行索引的能力至关重要。现在您已经了解了张量的基础知识，随着您在本书中的学习过程中，您对张量的灵活性将会增长。...注意，bad_indexes中只有 20 个条目被设置为True！通过使用 PyTorch 中称为高级索引的功能，我们可以使用数据类型为torch.bool的张量来索引data张量。...同样，处理文本可能是最常见、最深入研究序列的任务；因此，例如，在处理时间序列任务时，我们可能会从自然语言处理中所做的工作中寻找灵感。 4.6 结论 在本章中，我们涵盖了很多内容。...在我们的模型中，参数将是 PyTorch 标量（也称为零维张量），并且乘法操作将使用广播产生返回的张量。...它使用以下规则来匹配张量元素： 对于每个索引维度，从后往前计算，如果其中一个操作数在该维度上的大小为 1，则 PyTorch 将使用该维度上的单个条目与另一个张量沿着该维度的每个条目。
▌零维张量的一些操作 先前版本中，Tensor 矢量（1维张量）的索引将返回一个 Python 数字，但一个Variable矢量的索引将返回一个大小为（1,）的矢量。...幸运的是，新版本的PyTorch中引入了适当的标量（0维张量）支持！...对于标量的索引是没有意义的（目前的版本会给出一个警告，但在0.5.0中将会报错一个硬错误）：使用 loss.item（）从标量中获取 Python 数字。...值得注意得是，如果你在累积损失时未能将其转换为 Python 数字，那么程序中的内存使用量可能会增加。这是因为上面表达式的右侧，在先前版本中是一个 Python 浮点型数字，而现在它是一个零维的张量。...在新版本PyTorch 0.4.0中，你通过一下两种方式让这一过程变得更容易： 张量的device属性将为所有张量提供 torch.device 属性（get_device 仅适用于 CUDA 张量）
Pytorch 是一个开源深度学习框架，带有 Python 和 C++ 接口。Pytorch 位于 torch 模块中。在 PyTorch 中，必须处理的数据以张量的形式输入。...PyTorch 加速了张量的科学计算，因为它具有各种内置功能。 向量是一维张量，矩阵是二维张量。...在 C、C++ 和 Java 中使用的张量和多维数组之间的一个显着区别是张量在所有维度上应该具有相同的列大小。此外，张量只能包含数字数据类型。...在 PyTorch 中创建张量 在 PyTorch 中有多种创建张量的方法。...Pytorch 中重构张量 我们可以在 PyTorch 中根据需要修改张量的形状和大小。
Dot product of two 4D tensors https://discuss.pytorch.org/t/dot-product-of-two-4d-tensors/69555 度量张量...在同构的意义下，第零阶张量 （r = 0） 为标量（Scalar），第一阶张量 （r = 1） 为向量（Vector）， 第二阶张量 （r = 2） 则成为矩阵（Matrix）。...例如在扩散张量成像中，表达器官对于水的在各个方向的微分透性的张量可以用来产生大脑的扫描图。...虽然张量可以用分量的多维数组来表示，张量理论存在的意义在于进一步说明把一个数量称为张量的涵义，而不仅仅是说它需要一定数量的有指标索引的分量。特别是，在坐标转换时，张量的分量值遵守一定的变换法则。...广义相对论完全由张量语言表述，爱因斯坦从列维-奇维塔本人那里学了很多张量语言（其实是Marcel Grossman,他是爱因斯坦在苏黎世联邦理工学院的同学，一个几何学家，也是爱因斯坦在张量语言方面的良师益友
利用 TensorMask 框架，研究者在 4D 张量的标度索引列表上开发了一个金字塔结构，并将其命名为 tensor bipyramid。...TensorMask 表征的核心理念是利用结构化的 4D 张量在一个空间域上表征 Mask。...我们认为，这一任务与语义分割、边界框目标检测等其他密集预测任务有着本质上的不同，因为在这一任务中，每个空间位置的输出本身就是一个几何结构，具有自己的空间维度。...为了使其更加清晰，我们将密集实例分割看成一个在 4D 张量上进行的预测任务，提出了 TensorMask 通用框架，这一框架可以显式地捕捉这一几何机构并使得在 4D 张量上的新型操作成为可能。...张量 Bipyramid，在目标框检测中，使用特征金字塔非常常见。
在张量语言（用于描述张量的语言）中，张量将具有三个维度，一个维度表示 colour_channels 、 height 和 width 。...5.1.1标量(scalar) 标量是单个数字，在pytorch中，它是0维张量。...scalar.ndim >>> 0 如果我们想从张量中检索数字怎么办？ 例如，将其从 torch.Tensor 转换为 Python 整数？ 为此，我们可以使用 item() 方法。...例如，与前一个张量具有相同形状的全零张量。...8.3 索引（index）和切片（slice） 就像在任何其他Python数组中一样, 张量中的元素可以通过索引访问。
这意味着你不再需要在代码中到处使用Variable封装器。 在type()的Tensor更改 还要注意，张量的type()不再反映数据类型。....data是从Variable获取底层Tensor的主要方式。合并后，调用y = x.data仍然具有类似的语义。...支持0维（标量）张量 在过去，索引到一个Tensor向量（1维张量）会得到一个Python数字，而索引到一个Variable向量中会得到一个尺寸为(1,)的向量！...幸运的是，此版本在PyTorch中引入了标量（0维张量）的支持！...0.4.0之前，loss是一个封装了(1,)张量的Variable，但0.4.0的loss现在是一个零维的标量。索引到标量是没有意义的（现在它会给出一个警告，但在0.5.0中将是一个系统错误）。
▌目录 主要变化 张量/变量合并 零维张量 数据类型 版本迁移指南 新特性 张量 高级的索引功能 快速傅里叶变换 神经网络 权衡内存计算 瓶颈—用于识别代码热点的工具 torch中的分布 24个基础的概率分布...零维张量的一些操作 先前版本中，Tensor矢量（1维张量）的索引将返回一个Python数字，但一个Variable矢量的索引将返回一个大小为（1，）的矢量。...对于标量的索引是没有意义的（目前的版本会给出一个警告，但在0.5.0中将会报错一个硬错误）：使用 loss.item（）从标量中获取 Python 数字。...支持高级的索引方式 新版本的 PyTorch 将完全支持高级索引，遵循 numpy 的高级索引规则。...6870时，修复 SVD 操作中反向过程的非方形矩阵 bug core 检测 _C 共享库的重新初始化，这通常会导致一些错误 bug＃6232 修复所有零字节张量的索引 bug＃3926 只允许使用稠密浮点类型作为默认张量类型
异常的概念 在程序运行过程中，由于编码不规范或其他客观原因，可能会导致程序无法继续运行，此时就会出现异常。如果不对异常进行处理，程序可能会直接中断。为了保证程序的健壮性，引入了异常处理的概念。...为了提高程序的健壮性，可以使用异常处理机制来解决可能出现的问题。 try…except语句 try...except语句用于处理代码运行过程中可能出现的异常。...语法结构如下： try: # 可能会出现异常的代码块 except 异常的类型: # 出现异常后的处理语句 示例： try: f = open('test.txt', 'r')...print(f.read()) except FileNotFoundError: print('文件没有找到，请检查文件名称是否正确') try…else语句 在if语句中，我们对else...在try...except...中也一样，即如果没有捕获到异常，就执行else中的操作。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
实时音视频
即时通信 IM
对象存储
